增强剂对粉状脲醛树脂合成的影响

研究了增强剂对脲醛树脂性能的影响。通过实验得出，复合型增强剂对提高胶的胶合强度，提高软化点（软化温度迭120℃以上），降低游离甲醛方面均比单一的三聚氰胺或苯酚的效果好；通过进一步研究发现，增强荆用量在尿素总质量的5％时效果较好，增强剂的投料方式采用随第2次甲醛、第2次尿素同时加入为宜。     

卫星遥感图像应用处理新模式的研究

卫星遥感图像增强与处理的研究旨在通过卫星遥感图像的处理,增强图像的显示质量,提高森林资源判读效果。通过应用ERDAS、ENYI遥感软件对TM、SPOT卫星数据的研究,实现资源调查卫片自主生产,降低了成本,提高了工作效率。     

麻毡增强竹炭板制造工艺初探

对以竹炭颗粒为主要原料、麻毡为增强材料制造竹炭板的可行性进行了试验，探讨了不同水平的施胶量、热压温度和时间等工艺参数对样板部分物理力学性能指标的影响。结果表明：麻毡增强竹炭板的制造工艺是可行的；本试验范围内适宜的制板工艺条件为：热压温度125℃，时间12min，施胶量11％；按此工艺制得竹炭板的MOR为4．6～6．1MPa，MOE为600～1100MPa，TS为0．6％～1．0％，24h吸水率28．7％～33．0％。     

浅议群众体育可持续发展的意义及途径

群众体育作为我国体育事业的重要组成部分,它关系到人民群众体质的增强、健康素质的提高和生活质量的改善,是现代社会文明、健康、科学的重要标志之一.可以预见,随着和谐社会和全面建设小康社会进程的推进,群众体育将成为我国未来体育发展新的亮点.     

对合并高校校友工作的思考

合并高校的校友工作应该把增强校友的认同感作为重点，努力增强他们对新校名、对在校教职工、对不同校区校友的认同感；要强化服务意识，用真诚的服务去播撒宽厚的母校之爱，从而激发校友回报母校的情怀；要加强规章制度、信息渠道、校友库藏、校友组织、工作队伍等方面的基础建设，积极开创合并高校校友工作的新局面。     

FRP增强结构用集成材木梁胶合性能研究

FRP增强结构用集成材木梁可有效地提升梁体的抗弯强度,FRP与结构用集成材的复合首先要解决的是FRP与木材的胶合问题。本试验对比等离子体处理及羟甲基间苯二酚HMR改性处理工艺对FRP木材界面胶合性能的影响,并用胶层剥离率、剪切强度对胶合性能加以表征。试验结果表明,FRP增强结构用集成材木梁的胶合界面优化处理工艺为：FRP表面不处理,木材表面预先以2.5 m/min的送料速度进行射频功率为400 W的等离子体处理5次,然后以150 g/m2的涂胶量涂布HMR。试材的浸渍剥离率、煮沸剥离率、干剪强度、湿剪强度及木破率均满足结构用集成材国家标准GB/T 26899-2011中关于使用环境3的要求。     

鱼类神经坏死病毒纳米探针的制备与特征分析

为了快速检测鱼类神经坏死病毒,本研究设计了病毒特异性的发夹型探针,经硫醇修饰后与纳米银溶胶结合,制备了鱼类神经坏死病毒纳米探针（Ag-NNV）,并使用透射电镜、多功能酶标仪、表面增强拉曼光谱仪等对纳米探针Ag-NNV的表征及发夹型探针在纳米银粒子表面的覆盖率进行了测定和分析。结果表明,裸露的纳米银粒子为球形,平均直径50 nm;制备的纳米探针颗粒为球形,平均直径90 nm。纳米银粒子和纳米探针在溶液中均具有良好的分散性。平均每个纳米银粒子表面结合发夹型探针约100条,单位表面积的探针覆盖量为0.56 pmol/cm2。该纳米探针制备简便,适合用于表面增强拉曼散射法对鱼类神经坏死病毒进行快速检测。     

基于亚像元分解与增强的MODIS卫星林火监测图像制作

为提高低空间分辨率遥感影像在卫星林火监测部门的应用质量,获取更准确的火灾信息,制作可视效果更好、便于基层部门使用的卫星林火监测图像。本研究以2013年2月6日云南省大理市黄家村森林火灾为背景,研究了一种基于亚像元分解与增强技术的卫星林火监测图像制作技术。结果表明,通过亚像元分解与增强技术,对空间分辨率低的气象卫星遥感图像进行处理,可得到空间分辨率为30 m的图像产品,能够将低分辨率遥感影像处理成超分辨率的遥感影像图像。该技术可应用于林火监测部门发布相关的监测图像。     

RGB-D SLAM增强现实原木检尺系统构建与测试

将内嵌有ToF相机、面阵相机及IMU的智能手机作为硬件系统,RGB-D SLAM技术实时获取的深度图、位姿等为数据源,构建了RGB-D SLAM增强现实楞堆原木检尺系统。首先设计了基于ToF影像实时估计RGB影像像素深度的方法,实现对待测原木端面几何坐标的初步估计;其次,设计了散形分区去噪算法实现原木端面点云的精确过滤,设计了原木端面曲率估计算法实现对过滤点云可靠性判别;然后,基于PCA等算法实现原木长、短直径方向向量估计,并基于该向量对原木长、短直径进行了估计;最后,以所构建算法为基础在智能手机平台上搭建了增强现实楞堆检尺系统,实现智能手机对原木进行实时检尺、增强现实场景对测量结果实时监督。新型检尺系统通过对6个楞堆334根原木进行了检尺实验,以评估该设备的测量精度。结果显示：原木平均直径估计值的偏差及均方根误差分别为-0.13 cm(-0.35%)及1.05 cm(3.34%);原木径阶化直径估计值的偏差及均方根误差分别为-0.10 cm(-0.22%)及1.33 cm(4.43%);原木材积估计值的偏差及均方根误差分别为-0.007 m³(-0.27%)及0...     

基于改进YOLOv5算法的农田杂草检测

随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展,自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性,农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测,该方法通过改进数据增强方式,提高模型泛化性;通过添加注意力机制,增强主干网络的特征提取能力;通过改进框回归损失函数,提升预测框的准确率。试验表明,在芝麻作物和多种杂草的复杂环境下,本文方法的检测平均精度均值mAP为90.6%,杂草的检测平均精度AP为90.2%,比YOLOv5s模型分别提高4.7%和2%。在本文试验环境下,单张图像检测时间为2.8 ms,可实现实时检测。该研究内容可以为农田智能除草设备提供参考。